【Pytorch】nn.Module（nn.○○）とnn.functional（nn.functional.○○）の違いを徹底解説！どちらを使用すべきか？

PyTorchにはニューラルネットワークのモデルを構築するための2つの主要な方法があります。
それがnn.Module（例えばnn.Linear、nn.Conv2dなど）とnn.functional（例えばnn.functional.linear、nn.functional.conv2dなど）です。
これら二つの概念を理解するためには、それぞれ異なる役割と利点を持つことを認識することが重要です。

nn.Module（nn.○○）の概要

nn.ModuleはPyTorchでニューラルネットワークを定義する際の基本的な単位です。

これは層や全体のモデルを表すために使われ、その中にはパラメータ（重みとバイアス）が内包されています。

このクラスを利用することで、独自のモデルを作成したり、パラメータを持つレイヤーを容易に追加したりすることができます。

例えば、全結合層（線形層）を作る際、nn.Linearクラスを用いて以下のように書くことができます。

import torch.nn as nn

# 入力サイズ10、出力サイズ5の全結合層
linear_layer = nn.Linear(10, 5)

このとき、内部的には重みとバイアスのパラメータが自動的に作成されます。

nn.functional（nn.functional.○○）の概要

一方で、nn.functionalは関数形式で各種の操作（活性化関数、損失関数、畳み込み操作など）を提供します。

これらはパラメータを保持せず、入力とパラメータを直接受け取って計算を行います。

これらは、状態を保持する必要がない場合や、手動でより細かく操作したい場合に使われます。

例えば、ReLUの活性化関数を適用する場合、以下のように用いることができます。

import torch.nn.functional as F

# テンソルxにReLUを適用
output = F.relu(x)

nn.Moduleとnn.functionalの主な違い

これら二つのモジュールの違いは、状態（パラメータ）の管理の方法にあります。

nnモジュールは、各層のパラメータ（例えば、重みとバイアス）を自動的に保持し、管理します。ステートフル（stateful）であると言えます。

一方、nn.functionalモジュールは、重みやバイアスなどのパラメータを手動で管理する必要があります。ステートレス（stateless）であると言えます。

nn.Conv2dとF.conv2dを用いて畳み込み操作を行う場合、nn.Conv2dモジュールは重みとバイアスを自動的に保持しますが、F.conv2dはこれらを関数の引数として受け取る必要があります。

# nnモジュールの使用例
conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

# nn.functionalモジュールの使用例
weight = torch.randn(64, 3, 3, 3)
bias = torch.randn(64)
output = F.conv2d(input, weight, bias, stride=1, padding=1)

どちらを使用すべきか

どちらのモジュールを使用するかは、主にのコーディングスタイルと要件に必要な柔軟性によるところが大きいです。

nnモジュールは、訓練可能なパラメータを持つ層を扱う場合に特に便利です。

その一方で、nn.functionalは、パラメータを必要としない操作（例えば、活性化関数やドロップアウト）や、パラメータの管理をより細かく制御したい場合に便利です。

では具体的にどのような時にどちらを使った方がいいのか紹介します。

パラメータ管理の自動化が必要な場合：torch.nn

ニューラルネットワークを構築する際には、しばしば多くの層とパラメータ（重みとバイアス）を管理する必要があります。
これらのパラメータは学習中に更新されるため、それらを追跡し、適切に更新することは重要です。
torch.nnモジュールは、このパラメータ管理を自動化します。
たとえば、nn.Linearやnn.Conv2dのようなクラスは、内部的に重みとバイアスを保持し、それらのパラメータは訓練中に自動的に更新されます。これは、コードの整理と管理を大幅に簡素化できます。

訓練と評価モードを切り替える必要がある場合：torch.nn

また、訓練時と評価時で挙動が変わる層（たとえば、DropoutやBatchNormなど）を扱う場合には、torch.nnモジュールが役立ちます。
これらの層のクラスは、内部的に訓練モードと評価モードの状態を保持しており、model.train()とmodel.eval()メソッドを使って簡単に切り替えることができます。
一方、torch.nn.functionalでは、このようなモードの切り替えを手動で管理する必要があります。

柔軟性と制御が必要な場合：torch.nn.functional

一方、torch.nn.functionalは、より高度な制御と柔軟性があります。これは、各関数がステートレスで、直接的な計算を行うだけだからです。これにより、特定の操作を細かく制御したり、独自の操作を作成したりすることが可能になります。たとえば、特定の条件下でのみ活性化関数を適用したり、異なる重みを使用して同じ層を複数回適用したりすることが可能です。ただし、この柔軟性はパラメータ管理の複雑さを増加させるため、これは利点と欠点の両方となりえます。

パラメータを必要としない操作を行う場合：torch.nn.functional

さらに、パラメータを必要としない操作（たとえば、ReLUやmax poolingなどの活性化関数やプーリング操作）に対しては、torch.nn.functionalを使用するのが一般的です。
これらの操作はステートレスであるため、各関数呼び出しは独立していて、状態を保持する必要がありません。

まとめ

どちらのモジュールを使用するかは、具体的なタスク、必要な柔軟性、そしてどの程度手動でパラメータ管理を行いたいかによります。
多くの場合、これら二つのモジュールは互いに補完的に使用されます。例えば、torch.nnを使用してネットワークの主要な層（線形層、畳み込み層など）を定義し、torch.nn.functionalを使用して活性化関数やパラメータを必要としない操作を実行することが一般的です。
そのため、これら二つのモジュールをどのように組み合わせて使用するかを理解することは、効果的なニューラルネットワークの設計と実装にとって重要です。